中文微博评价对象提取方法研究

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1、分类号TP391密级中文微博评价对象提取方法研究研究生姓名：刘璟指导教师姓名、职称：朱艳辉教授学科专业：计算机应用技术研究方向：信息检索、文本分类湖南工业大学二〇一六年六月五日III摘要微博作为社交网络中最火热的平台，每天产生的微博文本不计其数，并且涵盖了新闻、娱乐、美食、商品、军事等多个领域。因微博文本数据内容丰富，最能反应当下人们讨论的热点问题，所以对微博文本数据的研究是当前的一大热点。为了在大量的微博文本数据中，找到人们谈论的对象，微博评价对象的提取这一课题因运而生。分词是微博评价对象提取的预处理步骤，分词的效果直接影响评价对象提取的准确率。本文围绕评价对象提取准确

2、率的提高，做了如下研究工作：（1）提出一种领域自适应的中文分词方法。针对中文分词领域自适应性差，对未登录词的识别和歧义词的处理显得力不从心的问题，本文提出一种基于条件随机场的领域自适应中文分词方法，提出了基本特征模板和字特征模板的条件随机场分词方法，并提出一种基于Trie树的逆向最大匹配算法来校正条件随机场分词，针对条件随机场分词的缺陷，提出了固定词串消解、动词消解和词频消解三种方法消除歧义。（2）提出一种多特征融合的条件随机场评价对象提取方法。为了更好的提取微博评价对象，找到条件随机场的最优特征模板，本文对大量的语料进行了实验统计，分析了语义角色特征、词频特征和形容词位

3、置特征与评价对象之间的关系，制定了基于条件随机场的基本词性特征模板、语义角色特征模板、词频特征模板和形容词位置特征模板提取评价对象。这种多特征融合的方法，有效提高了评价对象提取的准确率。关键字：评价对象提取，中文分词，领域自适应，条件随机场IAbstractAsthemostfierysocialnetworkplatform,themicro-blogtextgeneratedeverydaycountless,Itcoversthenews,entertainment,food,goods,militaryandotherfields.Becausemicro-blo

4、gtextcontent-richandthemostabletorespondtothecurrentsituationandthetrendofpeople'slife,sothestudyofmicro-blog'stextdataisoneofthehotspotsatpresen.Inordertofindtheobjectthatpeopletalkaboutinlargeamountsofmicro-blogtextdata,thushasproducedthistopicofresearchonopiniontargetextractionforChine

5、semicroblog.WordsegmentationispreprocessingstepsoftheopiniontargetextractionforChinesemicroblog,Theeffectofwordsegmentationdirectlyaffecttheaccuracyofopiniontargetextraction.Thispaperaroundtheimprovementofopiniontargetextractionaccuracy,dothefollowingresearchwork:(1)PutforwardamethodofChi

6、nesewordsegmentationwiththegooddomainadaptive.AccordingtotheConditionalRandomFieldforChinesewordsegmentation,thefieldishardtoadaptive.andthuscan’tbetterabletosolvetheunknownwordproblemandmostoftheambiguityproblem.AcombinationofCRFanddomaindictionaryisproposedtoimprovethefieldadaptability.

7、PutforwardakindofreversemaximummatchingalgorithmbasedonTrietreetocalibratethewordssegmentationresultofConditionalRandomFieldsandforeliminateambiguity,weusedfixedwordcollocation,verbdictionaryandwordprobabilitybytheruleofwordfor-mation.(2)Putforwardopiniontargetextra